#pragma section-numbers off
[[TableOfContents]]

= 概要 =
オブジェクトの認識

概要は以下の動画を見るとわかる

 * [https://www.ted.com/talks/joseph_redmon_how_a_computer_learns_to_recognize_objects_instantly?language=ja ジョセフ・レドモン: コンピューターはいかに物体を即座に認識できるようになったのか | TED Talk]
 * [https://www.youtube.com/watch?v=MPU2HistivI YOLOv3 - YouTube]

= 公式サイト =
 * [https://pjreddie.com/darknet/ Darknet: Open Source Neural Networks in C]
 * [https://github.com/pjreddie/darknet GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks]

= 関連サイト =

= インストール =
{{{
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
# Makefile 内の GPU利用等を編集
make
}}}

モデル取得
{{{
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
}}}


= 利用方法 =

実行(画像)
{{{
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
}}}

動画を解析したい場合は以下のように実行。demoモードだと画面上でリアルタイムに解析される
{{{
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>
}}}

= フォーク =
いくつかフォークが存在している

 * [https://github.com/AlexeyAB/darknet GitHub - AlexeyAB/darknet: Windows and Linux version of Darknet Yolo v2 & v3 Neural Networks for object detection]:Windowsでコンパイルできるようにした物。動画保存機能等も追加されている
 * [https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 GitHub - ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3: A PyTorch implementation of the YOLO v3 object detection algorithm]:推定部分をPyTorchで実装した物

= 参考サイト =